【摘 要】
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台区的负荷监测与预测是电网公司营销部门运营管理的核心议题,如何实现对存量台区的监控与预测,及时的提升变压器与输电线路容量是电网消费侧亟待解决的难题。相较于主干网与
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司,清华大学电机工程与应用电子技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51822705)
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台区的负荷监测与预测是电网公司营销部门运营管理的核心议题,如何实现对存量台区的监控与预测,及时的提升变压器与输电线路容量是电网消费侧亟待解决的难题。相较于主干网与配电网,低压居民台区负荷预测的不确定性更大,受到用户用电行为的影响更为明显,不同台区之间的用电负荷不具有相互参考性,表现为弱约束关联。考虑到不同低压台区的社会属性,本文提出将低压居民台区分为老旧小区、新上小区、安置小区、别墅等不同类型台区。对充电桩、电梯、空调等台区内用电负荷进行建模,拟合不同类型台区的用电负荷数据。利用K-means聚类算法验证
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